城市可信数据空间行业研究报告核心摘要 - 城市可信数据空间是由政府主导建设的数据基础设施，是促进城市数据资源开发利用的关键载体，旨在联通数据供给与数据应用，为数据提供可信、安全、合规的流通通道，支撑城市治理与产业发展 [1][2] 概念界定与发展驱动因素 - **概念界定**：城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规地流通利用，整合分散的城市维度数据资源，赋能城市治理与产业发展 [2] - **政策驱动**：自2019年提出培育数据要素市场以来，中国出台了一系列顶层设计，包括《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）、《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》、《国家数据基础设施建设指引》等，推动数据要素市场化改革 [4][5]。《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》提出鼓励创建城市可信数据空间，目标是到2028年建成100个以上可信数据空间，形成全国性网络，首批13个城市试点名单已公布 [4][5] - **技术驱动**：隐私计算和区块链技术是解决数据可信流通难题的关键，隐私计算让原始数据不离开控制，仅允许处理后的“知识”流出，促进数据“敢共享”；区块链通过不可篡改的行为存证和自动化规则执行，建立可信协作机制，促进数据“愿共享” [5] - **需求驱动**：2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中约四成未被使用，数据价值有待释放 [8]。城市作为数字中国建设载体，面临数据资源开发利用不足的问题，可信数据空间是盘活数据资源、提升城市治理效能的关键，并能以公共数据为牵引，促进行业、企业、个人等维度的数据融合应用 [8] 核心价值与总体架构 - **核心价值**：旨在解决城市治理中信任机制缺失、价值牵引缺失和流通机制不畅等痛点，通过推动公共数据开发利用提升政府公共服务普惠化与城市治理精细化水平，并通过政府、市场、社会协同治理，以生态协同重构产业关系，支撑城市全域数字化转型与数字经济创新 [11] - **总体架构**：以政务云基础设施为基石，允许各类数据通过连接器可信接入，构建包含安全存储、加密传输、身份管理、存证溯源等能力的数据流通利用支撑底座 [13]。包含数据运营管理平台（负责数据资源目录、主体准入、连接器治理及运行监控）和数据开发利用平台（聚焦数据产品加工、交易、授权与应用集成），两者协同服务于政务服务、普惠金融、医疗健康等多元化应用场景 [13] 核心能力与产业链 - **核心能力**：由三部分组成，可信管控能力保障数据流转过程的实时管控与全程追溯；资源交互能力提供统一的数据发布发现机制与互操作规范，助力跨系统、跨空间的数据互联互通；价值共创能力通过构建安全开发环境、明晰运营规则与收益分配机制，吸引多方入驻，形成数据服务新生态，激发数据要素价值 [16] - **产业链及主体**：涉及五类主体，运营方通常为各地数据集团或大数据公司，负责制定规则、日常运营并招募数据提供方和使用方 [21]。数据服务方包括技术服务商（负责平台搭建，部分参与运营并分成）和生态服务商（提供电子存证、数据确权等配套服务） [21]。监管方为政府主管部门或授权第三方，负责合规审查与风险防范 [21] 竞争格局与主要玩家 - **主要玩家类型**：技术服务商包括综合型和专业型厂商 [24]。综合型厂商可作为总集成商承接项目，主要包括ICT背景、电信运营商背景、公有云IaaS背景和系统集成商背景四类 [24] - **竞争力分析**：以浪潮云为代表的ICT背景云服务商凭借技术、产品、服务、生态和经验等综合实力在城市可信数据空间领域占据领先地位 [24]。专业型厂商如数鑫科技、蚂蚁集团则深耕特定垂直领域，多作为被集成方 [24] 典型应用场景 - **政务服务场景**：通过构建可信、安全的运行环境，明确数据共享权责规则，破解政府各部门数据标准不一、“部门墙”问题，促进跨部门数据互联互通，赋能“一网通办”与“一网统管”高效落地，并为政务大模型训练提供高质量、合规的数据基础 [27] - **普惠金融场景**：在城市可信数据空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据（如人社、住建、纳税信息）与金融机构数据（如交易流水、用户资产），在不共享原始数据前提下，支撑金融机构安全调用多方数据接口，构建动态风险评估模型，精准判断企业与个人信用状况，推动普惠金融发展 [30] 实践案例 - **张家口案例**：张家口可信数据空间和数据流通服务平台是河北省内首个城市级数据要素流通基础设施，由张家口数字集团运营，浪潮云提供技术服务 [33]。采用“一空间四平台一体系”架构，依托数据流通技术支撑底座，面向公共数据授权运营、企业数据确权、数据交易等提供支撑服务 [33]。采用“共识治理”机制，建立共建共治、责权清晰的运营规则，吸引多方参与，在政务、医疗、交通、金融等多领域推进数据融合应用 [35] - **上海案例**：上海城市可信数据空间由上海数据集团构建，依托区块链算力底座和共性能力，满足超大城市复杂生态需求，通过统一技术框架与治理协议，从身份、资源、产品、交易、交付五个维度保障数据可信流通利用 [37]。作为国家数据局首批试点，已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计 [37]。在金融领域开发了“用电波动指数”“物流履约率”等数据产品支撑普惠金融；在医药领域开发中药安心达可信数据空间实现中药溯源；在城市治理领域通过融合多模态公共数据赋能防汛指挥等 [39] 发展趋势 - **技术趋势**：AI for Data成为驱动数据治理效能提升的关键，将传统依赖人工、规则驱动的治理方式转变为自动化、智能化、动态化的治理策略，例如在数据资源化阶段自动进行数据分类分级和标注，在数据资产化阶段进行动态脱敏与授权，保障流通数据优质、安全、可靠 [42] - **应用与生态趋势**：当前处于试点先行阶段，未来将遵循“试点-示范-推广”路径实现全国推广，并以长三角等区域为先导开展区域合作建设 [44][45]。随着技术、标准与市场成熟，有望建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局 [45]。建成后将积极吸引行业和企业入驻，挖掘数据价值，探索更多垂直领域应用，共同推动城市数字化转型 [44][45]

公司背景与战略定位 - 芜湖大数据公司于2022年8月成立，旨在承载国家“东数西算”工程中芜湖数据中心集群的项目使命 [2][3] - 芜湖数据中心集群于2022年2月获批，是全国十大集群之一，也是中部六省唯一的集群，定位为联通东西部枢纽的重要通道 [2][3] - 公司依托芜湖集群的资源禀赋，致力于打造市场化运作的大数据公司，通过开发硬核数据产品实现营收 [2] 核心产品与平台建设 - 公司打造了三款核心产品：安徽省算力统筹调度平台、数智共享平台、数据运营平台 [3] - 安徽省算力统筹调度平台是全国首个集通用、智能、超级、量子算力为一体的“四算合一”平台，公司自主投资4400万元建设 [3][4] - 该平台最初面向芜湖集群，后于2024年4月被安徽省三部门联合发文定位为省级算力统筹调度平台，目标是实现全省数据中心应接尽接，形成算力资源“一本账” [5] - 数智共享平台是安徽省首个公共资源交易数智化、市场化运营标杆 [3] - 数据运营平台旨在汇聚社会和行业数据，开展多元化数据运营，未加“公共”二字以示其更广泛的运营范围 [3] 算力平台运营与职能 - 平台职能包括：为安徽省科技厅发放全省人工智能算力补贴提供支持与区块链存证，以避免骗补；承担国家算力监测的先行先试任务，每月向国家平台推送监测数据 [6] - 2025年上半年，通过该平台发放的智算补贴已达2200万元 [6] - 平台运营模式类似“算力淘宝”，帮助数据中心销售算力，并帮助用户消纳算力 [5] - 截至2025年12月，平台已接入省内58家数据中心，上架1100余款算力产品、26款模型算法产品、64款安全产品，提供18种OpenApi能力开放场景 [7] - 平台服务范围已扩展至全国，例如帮助上海客户订购和使用西部算力资源，实现“东数西算” [7] 数据资源开发与商业化 - 公司于2025年获得芜湖市公共数据资源授权运营机构身份，授权期5年，并已建成数据运营平台 [7] - 在医疗领域，公司联合市数据局、卫健委成立实验室，打通多家医疗机构与疾控中心数据，探索医疗可信空间，并已上线商业保险核保产品 [7] - 在公共资源交易领域，通过清洗治理招投标数据，与徽商银行、建设银行合作推出“数e融”、“投标快贷”等金融产品，实现数据价值商业化闭环 [7] 产业生态培育与算力网络协同 - 公司打造了人工智能专业孵化加速平台“算立方”，为初创企业提供普惠算力、免费公共数据与办公场所 [8] - 芜湖数据中心集群已集聚华为、抖音、三大运营商等15个大型和超大型数据中心 [3] - 公司常态化与全国其他九大数据中心集群交流对接，积极推动东中西部算力一体化协同，助力构建全国一体化算力网 [8] - 平台使用场景丰富，包括自动驾驶、人形机器人、科学大脑等，反映出安徽人工智能产业生态正逐步繁荣 [6] - 平台观察到用户需求趋势变化：从对西部低价算力敏感，转向“点名”需要华东地区或芜湖集群的算力资源，以支持实时推理等业务，体现了算力集聚态势 [7]

青岛数据集团首席数据官赵传启 中经记者 李晖 北京报道 公共数据的开发利用，是激活要素价值的关键突破口。数据集团作为公共数据的"一级开发商"，其探索 和实践路径为创新公共数据市场化配置提供了重要参考。 青岛数据集团首席数据官赵传启在演讲环节表示，青岛数据集团定位于公共数据运营，通过场景和创新 对公共数据进行开发利用，已赋能120余家企业完成数据资产入表，10余家企业开展数据资产证券化和 数据资产质押，探索出一条"运营赋能+服务变现"的可持续经营和盈利路径，形成"以公共数据运营撬动 数据要素市场"的发展模式。 明确定位：多维架构支撑公共数据运营核心 青岛数据集团成立于2025年2月，前身是已深耕公共数据运营两年的华通智研院。集团主要有三大核心 业务板块：以数据运营事业部为载体，覆盖公共数据运营中心、数据资产登记评价中心、大数据交易中 心的全链条服务；以数据产业事业部及创投公司布局数据要素和人工智能产业投资；以数字青岛公司聚 焦人工智能垂直领域大模型和数据基础设施建设。 赵传启指出，发展之初，青岛数据集团就定位于深化"以公共数据运营撬动数据要素市场"的发展模式， 以"公共数据运营者、数据市场撬动者、数据业务协同者 ...

公司战略定位与角色演进 - 公司设立源于深圳先行示范区综合改革试点文件任务，历经三年探索后加挂“深圳市数据要素流通服务中心”牌子，身份调整是对市场需求的精准响应 [2] - 公司已形成“交易所+流通服务中心”双角色定位，服务延伸至数据流通全链条，涵盖交易、开放、共享、联合开发等多元场景 [2] - 核心目标是通过资源汇聚、产品开发和中立平台搭建，降低市场流通成本，提升数据价值化 [2] 制度与基础设施建设 - 公司认为数据要素市场仍处早期，未来五年规则完善仍是关键，已联合合作伙伴在合规体系、产权试点、基础设施试点、数据应用场景赋能等维度开展探索 [3] - 公司近期参与推动数据跨境的相关合规指引 [3] - 在基础设施层面，公司联合深圳联通、深智城承接深圳枢纽试点项目，目前已通过中期验收并正式推广三大平台：供需撮合商业平台、数据资产化服务平台及数据产权登记服务平台 [3] - 通过产权登记链接数据应用与资本市场，实现价值变现与资本回流数据产业的闭环 [3] 全国性服务网络与人才培育 - 公司推动开放群岛社区在全国布局25个城市站，深耕医疗、能源等领域的技术标准与数据治理 [4] - 公司建立覆盖全国主要省份的线下服务网络，与线上网络形成联动，结合各地产业需求提供标准化赋能服务 [4] - 针对行业人才缺口，公司较早就布局人才培养，从首席数据官到数据交易员，形成多层次培育体系，响应国家数据人才发展指引要求 [4] 生态协同与场景落地实践 - 公司积极参与数据流通交易机构互认互通工作组，推动合同等环节标准化，助力行业复用实践案例 [5] - 流通服务机构的核心价值在于数据应用的“复制推广+挖掘孵化”：一方面通过全国网络加速成功案例落地，另一方面联动数据集团、AI企业等主体孵化新场景 [5] - 在气象领域，公司联合合作伙伴实现了气象数据赋能低空经济，该案例获2025年“数据要素×”大赛全国一等奖，已完成场内首笔交易并进行推广 [5] - 在数据资产化和资本化路径探索方面，公司已联合合作伙伴在数据融资、数据信托、数据ABS等领域合规闭环 [5] - 在医疗领域，除推动数据赋能商业保险外，进一步向药物研发、慢病管理等场景延伸覆盖，提供可信医疗数据空间解决方案 [5] 跨境数据流通布局 - 公司正建设融合合规、应用开发、资本变现、主体融合能力的数据跨境基础设施，聚焦粤港澳大湾区的企业、科研、民生场景，打造跨境数据流通基础设施 [5]

文章核心观点 - 培育“为优质数据付费”的市场意识是深化数据要素市场化配置改革、打通数据价值转化堵点、构建健全数据要素市场的关键举措，旨在为技术创新与产业升级注入持久动能，提升数字经济内生增长动力 [1][2][3] 政策与制度环境 - “十五五”规划建议提出健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用 [1] - 国家数据局呼吁全社会加大对数据领域的投入，着力培育“为数据付费买单”的市场意识 [1] - 《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设 [1] - 国家发展改革委发布《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，明确公共数据运营服务费实行政府指导价管理，准许利润率按成本调查前一年10年期国债平均收益率加不超过6个百分点确定 [4] 数据要素市场现状与规模 - 2024年上海数据交易所已有超过4500种数据产品挂牌，全年数据交易额突破40亿元人民币 [3] - 2024年全国数据市场交易规模超1600亿元，同比增长30%以上，场内市场数据交易（含备案交易）规模超300亿元 [3] - 全国已接入近4000家数据流通服务机构，包括数据交易所、平台运营主体及专业数据服务商等 [6] 为优质数据付费的必要性与逻辑 - 付费机制是数据“要素化”的成本补偿与创新激励起点，保障数据生产投入，实现价值回收与收益分配 [2] - 付费机制是数据“价值化”的标尺，价格应反映市场需求和偏好，引导数据要素向高价值领域流动 [4] - 付费机制是数据“市场化”的基石，为构建高效、公平、有序的数据要素市场体系提供制度保障 [5] - 付费机制通过引入质量保障与信任增强工具（如数据质量评估、分级分类标注、可信执行环境等），降低交易中的信息不对称，提升交易效率与匹配精度 [5] - 付费机制是保证数据安全、合规的现实支撑，实现“安全可控、合规流通、高效使用”需要稳定的资金保障安全技术投入 [6] 当前市场面临的障碍与挑战 - 经营主体在数据价值认知、应用能力储备与体制建设上存在短板，尚未形成稳定的付费预期 [7] - 数据交易规则缺位、数据流通服务机构能力不足、违规流通行为时有发生，对付费机制形成阻碍 [7] - 企业间数据交易实践中，数据产品价格呈现较大差异，估值分歧与服务成本偏高普遍存在，影响市场资源配置效率 [4] 培育付费市场意识的路径与建议 - 政府部门需健全数据要素市场制度体系，完善“数据二十条”配套实施细则，加快明确数据权属界定、定价机制与交易规则 [8] - 政府部门应完善公共数据授权运营与有偿使用机制，提升公共数据开放质量，探索授权运营和付费获取机制，形成市场示范 [8] - 在数字政府体系建设中，应通过购买服务的方式引入社会化的优质数据和科学分析工具 [9] - 企业应强化对数据要素价值的战略认知，将“为优质数据付费”视为提升竞争力与创新能力的重要投入 [9] - 中央企业应发挥行业支撑与标准引领作用，在产业链上下游复制推广数据治理、数据资产入表等成熟经验 [9] - 平台企业应依托技术优势和生态资源，探索数据资产计量、定价与变现的新模型、新方法，扩大跨行业数据交易规模 [9] - 市场需健全数据质量治理体系，发展第三方数据质量评估、审计与认证机构，建立统一的数据质量标准和“标签化”评价体系 [10] - 市场需完善数据知识产权保护机制，明确数据集合、数据库等产品的法律属性，加强对侵权行为的规制 [10] - 市场需支持数据交易所、数据商等经营主体完善全链条服务体系，创新按次使用、订阅式获取、收益分成等多样化交易方式，并探索数据资产质押融资、数据保险、数据信托等金融产品 [10]

数据要素市场发展趋势与核心观点 - 当前数据热点已从传统数据库转向人工智能原生数据（AINet），数据供给的核心是适配人工智能发展需求，将数据加工为标准化高质量数据集是先决条件 [2][8] - 数据要素市场旨在赋能千行百业，其发展需要跨界融合、复合型人才以及长期耐心的资本投入，以解决技术与业务之间的语言壁垒，并将数据能力转化为解决实际生产问题的产品与服务 [5][11] - 公共数据的开放共享面临安全合规与价值释放的悖论，需要顶层设计建立全国性整合机制、容错机制并赋予地方统筹决策权，以突破地域限制，降低企业获取和使用数据的成本 [4][10] 数据供给与技术工具创新 - 可信数据空间技术成为加速数据流通的关键工具，已有实践通过参与国家数据局高质量数据集评测平台、与深圳数据交易所合作，实现了大模型语料训练数据的合规交付 [2][8] - 标准化数据与技术工具的协同价值已在政务数据应用中得到验证，例如技术支撑已落地海淀区公共数据智能体评测场景 [2][8] - 数据产业发展需要耐心资本加持，当前热钱集中于具身智能等终端领域，而数据产业作为底层支撑需要长期资本投入培育生态，深耕数据供给、技术工具等基础领域 [5][11] 行业应用场景与实践案例 - 在文旅场景，票付通作为国家数据局首批数据要素试点，打通了福建省残疾人、教师、大学生等特定人群数据，通过“一次认证、全国通用”平台实现游客刷脸或动态身份码一秒入园，解决了景区核验效率低的难题 [3][9][10] - 在产业端，统一股份通过建设内部数据智能体，将几十万条原材料、配方数据纳入研发，使产品配方开发周期从1年缩短至3个月 [3][10] - 文旅场景正在进行碳普惠探索，通过游客绿色出行、酒店节能减排等场景，实现环保与商业价值的共赢 [5][11] 公共数据应用的挑战与需求 - 产业端对公共数据存在迫切需求，例如碳足迹、水足迹核算缺乏统一标准与公共数据支撑，企业需自行投入大量成本核算且数据国际认可度低，呼吁国家牵头建立标准化核算体系与公共数据平台 [3][10] - 全国游客流动的特性要求公共数据突破地域限制，需建立全国性数据整合机制，让企业通过统一入口获取跨区域公共数据，避免层层申报的效率损耗 [3][10] - 公共数据供给存在“安全合规与开放共享”的悖论，越强调数据价值，数据溯源单位越谨慎，反而增加了数据输出障碍 [4][10] 数据要素落地的关键支撑 - 数据要素落地需要复合型人才，企业需在组织架构层面推动业务与技术岗位的协同，以解决“懂业务的不懂技术，懂技术的不懂业务”的行业普遍痛点 [5][11] - 激活数据价值的关键是跨界融合与场景创新，必须从机械、加工等行业企业的实际生产问题出发，将数据能力转化为可解决具体问题的产品与服务 [5][11] - 顶层设计需建立容错机制，为数据要素创新提供制度保障 [4][10]

公司业务板块与架构 - 公司前身为华东智研院，已积累两年公共数据运营经验 [3][6] - 公司形成四大核心业务板块：数据运营与数据服务交易、数据产业投资、人工智能垂直领域大模型研发、数据基础设施建设 [3][6] - 数据运营与数据服务交易板块下设公共数据运营中心、数据资产登记评价中心、大数据交易中心等机构 [3][6] - 数据基础设施建设由原海信政府事业部划转组建的“数据青岛”公司负责 [3][6] 数据资源运营与场景应用 - 公司通过联合社会数据，已形成7亿余条数据资源 [3][6] - 通过可信数据空间与数据托管两种模式实现数据融合 [3][6] - 公司聚焦市场需求打造金融、医疗、海洋、智能制造、电子保函等九大专区 [3][6] - 公司开发垂直领域政务大模型，已为青岛市20个委办局的20余个应用提供支撑 [3][6] 数据要素市场布局与模式创新 - 公司构建了“一级市场公共数据运营 + 二级市场生态协同服务”的全链条布局 [3][6] - 公司成立全国首个数据资产登记评价中心，探索形成数据资产入表的“青岛模式” [3][6] - 通过合规报告、数据产权登记、价值评价报告、成本归集报告四类文件完成数据资源向资产的转化 [4][7] - 该“青岛模式”已被全国50多个城市借鉴 [4][7] 数据资产资本化探索 - 公司牵头成立全国首家数据资产证券化联盟 [4][7] - 目前有20亿元规模的数据资产证券化项目已在深圳证券交易所申请，后续拟在上海证券交易所发行 [4][7] - 公司率先开展数据资产入股实践，推动数据作为生产要素参与社会分配 [4][7] 产业赋能与生态构建 - 公司通过产业事业部打造具身智能机器人训练场，以高质量数据集赋能人工智能产业发展 [4][7] - 公司聚焦海洋、康养等青岛特色领域，在可信数据空间内开展创新应用 [4][7]

公司业务定位与模式 - 公司定位于公共数据运营 [2] - 公司通过场景和创新对公共数据进行开发利用 [2] - 公司探索出“运营赋能+服务变现”的可持续经营和盈利路径 [2] - 公司形成“以公共数据运营撬动数据要素市场”的发展模式 [2] 公司业务成果 - 公司已赋能超过120家企业完成数据资产入表 [2] - 公司已助力10余家企业开展数据资产证券化和数据资产质押 [2]

央国企成为数据要素市场先锋队的独特价值与基础作用 - 央国企在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域占据主导地位，核心数据资源主要由其掌握，由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [2] - 选择央国企作为试点，核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [2] - 当前数据要素价值释放效果有限，核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少，希望通过央国企“打样”来打破行业僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径与原则 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线，关键是结合具体应用场景评估安全需求，既保障安全底线，也避免过度投入 [3] - 需根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，例如联邦学习等技术无需在所有场景中应用 [3] - 试点需要解决的核心问题是在筑牢安全底线的基础上，构建数据要素市场的长效发展机制，实现数据价值化全生命周期动态安全 [3] 破解“不敢开放、不愿流通”的关键基础设施 - 可信数据空间是关键数据基础设施，不仅是技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系，能有效破解“不敢开放、不愿流通”的困境 [4] - 可信数据空间可分为企业级和行业级两类，企业可信数据空间是当前央国企试点的重点方向，行业可信数据空间则是需要重点突破的方向 [4] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖分子公司及产业链上下游，围绕研发、生产、销售等全环节形成生态合作体系，实施难度较低 [5] 构建行业可信数据空间的复杂性与破局关键 - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业，甚至跨行业、跨地域，难点在于跨龙头企业的协同，因企业间存在技术体系差异和竞争关系 [6] - 破解关键在于制度体系创新，需借鉴“运商分离”原则，由行业内多家企业通过联盟、共同投资等方式，成立第三方独立运营平台，兼顾多方利益 [6] - 行业可信数据空间的落地不仅需要央国企带头推动，更离不开政府层面的机制协调与保障，以及部委公共数据授权运营的公共协作 [6] 推动数据融合汇聚与高效流通的核心思路 - 可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路，强调数据价值化必须围绕实际问题展开 [6] - “搭平台”即建设企业或行业可信数据空间，实现数据的可信流通，保障数据“供得出、流得动”，需完成数据编目、挂接等基础工作 [7] - “谋场景”核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [7] 形成“数据—产品—收益”价值闭环的关键 - “做产品”是将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环 [7] - 这一价值闭环能有效破解汇聚难、质量低问题：若数据提供方能从数据应用中获得明确收益分成，自然愿意开放数据并提升数据质量 [7] - 脱离场景的数据分析只会增加成本，无法形成持续动力 [7] 数据确权、入表、定价应围绕数据产品展开 - 当前行业对数据资产化存在两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节，直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产只有两种形态：一是数据产品本身，二是嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，数据价值化、资产化要以现金流为核心 [8] - 数据产品因瞄准具体场景，形成了收益闭环，具备价值稳定性，能够稳定产生现金流，满足“可控制、可计量、可收益”的资产属性 [8] 数据资产化的具体实施路径 - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算 [9] - 入表及后续的质押贷款、资本化入股等，也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] - 这一思路遵循数据产品化、服务化后再推进资产化、资本化的要求，能切实解决当前数据估价难的问题 [9] 试点带动中小企业目标的可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性，12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 [10] - 仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业，围绕这些企业的场景需求提供数据服务，可带动海量中小企业参与 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] 实现带动目标的关键挑战与前景 - 挑战仍集中在行业可信数据空间的建设，需要关注利益分配机制的建立，只有让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益，才能充分激发其积极性 [10] - 从国际竞争背景看，行业力量整合是产业突破的关键，当前政策力度下，随着利益机制的完善和行业数据空间的推进，带动中小企业的目标具备较大实现前景 [10] 数据要素市场长远支撑体系的完善方向 - 需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间，建立行业数据流通标准、安全标准及企业间数据连接器标准等 [11] - 二是空间拓展，从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域可信数据空间互联互通，形成全国统一大市场 [11] - 三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] 央国企、地方政府、数据交易所的联动机制 - 央国企负责带头示范，通过“搭平台、谋场景、做产品”推动数据产品化、资产化 [11] - 地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据 [11] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 央国企试点与人工智能行业赋能的协同 - 央国企试点带动中小企业的过程中，需兼顾人工智能行业落地的需求，当前人工智能的核心发展方向是赋能实体经济 [12] - 12家试点央国企的核心担当之一，是搭建行业高质量数据集，带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建进入实体实践破冰阶段，由12家央企牵头的国有企业数据资源开发利用试点是标志性事件，旨在通过“国家队”示范，破解“不敢开放、不愿流通”的行业堵点，确立数据治理规范并打通资产化路径 [1] - 数据确权、入表、定价等资产化关键环节应围绕能产生稳定现金流的数据产品展开，遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心路径，以实现数据价值的有效释放和市场化流通 [1][6][8][9] - 试点目标是到2027年带动10万家以上中小企业参与，其可行性基于央国企成熟的产业链生态，长远发展需完善可信数据空间等基础设施、制度标准及多元主体联动机制 [10][11] 央国企试点的独特价值与角色 - 央国企作为试点主力，其独特价值源于其在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域的主导地位和核心数据资源掌控力，由其带头释放数据价值具有责无旁贷的责任和社会担当 [2] - “国家队”引领模式的核心目的是发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放，以打破当前数据密集型领域头部企业开放数据较少的僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 试点推进的核心底线是平衡数据安全与价值释放，关键在于结合具体应用场景评估安全需求，根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，避免过度投入 [3] - 构建数据全生命周期安全管理体系是基础，需在筑牢安全底线的前提下，落实“搭平台—谋场景—做产品”的推进路径 [3] 破解流通困境：可信数据空间 - 可信数据空间是破解“不敢开放、不愿流通”困境的关键数据基础设施，它不仅提供技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系 [4] - 可信数据空间分为企业级和行业级两类：企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖其分子公司及产业链上下游，实施难度较低，是当前试点重点 [4][5]；行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业，复杂度高，难点在于跨企业协同，破解关键在于制度创新，可借鉴“运商分离”原则成立第三方独立运营平台 [6] 数据价值化的核心实践路径 - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路 [6] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间，实现数据可信流通，完成数据编目、挂接等基础工作，保障数据“供得出、流得动” [7] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以满足场景需求为标准 [7] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环，该闭环能有效破解数据汇聚难、质量低的问题 [7] 数据资产化的关键环节与模式 - 数据资产化应避免两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产有两种形态：数据产品本身，以及嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，两者均需具备“可控制、可计量、可收益”的核心特征 [8] - 数据价值化、资产化要以现金流为核心，数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环，具备价值稳定性，能稳定产生现金流 [8] - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算，入表及后续的质押贷款、资本化入股也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] 试点目标可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”目标具备可行性，因为12家试点央国企的产业链生态已较为成熟，仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：一方面，央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；另一方面，行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设及利益分配机制的建立，需让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益以激发其积极性 [10] 数据要素市场长远支撑体系 - 长远需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间建立行业数据流通、安全及企业间数据连接器标准 [11]；二是空间拓展，从企业可信数据空间向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域互联互通，形成全国统一大市场 [11]；三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] - **具体联动机制**：央国企负责带头示范，推动数据产品化、资产化；地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据；数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 与人工智能发展的协同 - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求，其核心担当之一是搭建行业高质量数据集，以带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 在此过程中，央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点，并扩大对中小企业的带动效应 [12]